娛樂城|計算工具區分癌細胞和正常細胞的數據

為了應對分析大型單細胞RNA測序數據集時遇到的重大挑戰,德克薩斯大學MD安德森癌症中心的研究人員娛樂城評價研究人員已經開發出一種新的計算技術,可以準確地區分來自癌細胞的數據和腫瘤樣本中發現的正常細胞的種類。該作品今天發表在 自然生物技術。這項名為CopyKAT(非整倍體腫瘤的染色體核型分型)的新工具使研究人員可以更輕鬆地檢查從大型單細胞RNA測序實驗中獲得的複雜數據,該實驗可以從成千上萬的單個細胞中傳遞基因表達數據。研究高級作者,遺傳學和生物信息學與計算生物學副教授尼古拉斯·納文(Nicholas Navin)博士說,基因表達數據可用於尋找非整倍性或存在異常染色體數,這在大多數癌症中很常見。該工具還有助於識別癌細胞內不同的亞群或克隆。“我們開發了CopyKAT作為從轉錄組數據中推斷遺傳信息的工具。通過將該工具應用於多個數據集,我們證明了與混合腫瘤樣本中存在的其他免疫或基質細胞相比,我們可以明確地以約99%的準確度鑑定出腫瘤細胞。” “從歷史上看,腫瘤是作為存在的所有細胞的混合物進行研究的,其中許多不是癌性的,因此我們可以進一步發現存在的亞克隆並了解它們的遺傳差異。”近年來,單細胞RNA測序的出現使研究人員能夠以更高的分辨率分析腫瘤,檢查每個單個細胞的基因表達以繪製出包括周圍環境在內的腫瘤圖景。娛樂城評價 Navin解釋說,但是,如果沒有可靠的計算方法,很難區分癌細胞和正常細胞。前博士後研究員Ruli Gao博士現為休斯頓衛理公會科學研究所心血管科學助理教授,他開發了CopyKAT算法,該算法通過提高準確性和調整最新一代單細胞RNA測序數據來改進舊技術。該團隊首先通過將結果與全基因組測序數據進行比較來對其工具進行基準測試,該數據在預測拷貝數變化方面顯示出很高的準確性。在來自胰腺癌,三陰性乳腺癌和間變性甲狀腺癌的另外三個數據集中,研究人員表明: 娛樂城推薦CopyKAT能夠準確地區分混合樣品中的腫瘤細胞和正常細胞,這些分析是通過與頭頸外科教授,斯蒂芬·Y·賴博士,醫學博士,Stacy Moulder,乳房內科腫瘤學教授和乳腺癌月球射擊教授(MD Anderson的一部分) Moon ShotsProgram®這是一項旨在將科學發現迅速發展為可挽救患者生命的有意義的臨床進展的合作努力。在分析這些樣本時,研究人員還表明,該工具可有效地根據拷貝數差異識別腫瘤內癌細胞亞群,高說:“通過使用CopyKAT,我們能夠鑑定出三陰性乳腺癌中罕見的亞群,這些亞群具有未被廣泛報導的獨特基因改變,包括具有潛在治療意義的基因改變。” “我們希望該工具對研究界有用,可以充分利用其單細胞RNA測序數據,並推動癌症的新發現。”該工具可免費用於研究人員。作者指出,該工具不適用於所有癌症類型的研究。例如,非整倍體在小兒和血液系統癌症中相對較少。參考:高R,Bai S,亨德森YC。等。描繪複製麻木娛樂城單細胞轉錄組在人類腫瘤中的er和克隆亞結構。 Nat Biotechnol。 2021. doi:10.1038 / s41587-020-00795-2本文已通過以下材料重新發表。注意:材料的長度和內容可能已被編輯。有關更多信息,請聯繫引用的來源。